如何确定前缀索引的长度?

为什么需要前缀索引

问题

我们在对一张表里的某个字段或者多个字段建立索引的时候,是否遇到过这个问题。

Specified key ‘uniq_code’ was too long; max key length is 767 bytes.

表结构如下:

create table `t_account`(
  `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL auto_increment COMMENT '自增ID',
  `date` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '日期',
  `nick_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称',
  `account` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账号',
  `city` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '城市',
  ...
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_code` (`nick_name`,`account`,`city`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='Test';

原因

在MySQL5.6里默认 innodb_large_prefix=0 限制单列索引长度不能超过767bytes。

在MySQL5.7里默认 innodb_large_prefix=1 解除了767bytes长度限制,但是单列索引长度最大还是不能超过3072bytes。

至于为什么是767字节,是依赖于具体的存储引擎实现的,找了官方文档,也没说为啥。 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/create-index.html

varchar(n)占用几个字节跟字符集有关系:
字符类型若为gbk,每个字符占用2个字节, 
字符类型若为utf8,每个字符最多占用3个字节,
字符类型若为utf8mb4,每个字符最多占用4个字节

这里我设置的编码为utf8mb4编码,一个字符是占了4个字节,而我创建的索引50+50+100=200字符,总共就是800字节,所以超出了长度。

所以我们经常会见到把字段设置成varchar(255)长度的,在utf8字符集下这个是最大不超过767bytes的长度了,但是并不是一定要设置成varchar(255),还是要根据业务设置每个字段的长度,太长了也不利于我们建立联合索引。

解决办法

  1. 可以直接去改字段的长度,或者说,把索引的字段取消掉一些,但是这样改对表本身是不友好的。

  2. 通过限定字段的前n个字符为索引,可以通过衡量实际的业务中数据中的长度来取具体的值。

    UNIQUE KEY `uniq_code` (`nick_name`(20),`account`(20),`city`(20))
    

    表示三个字段取前20字符作为唯一索引,这样的话就是长度就不会超出,这个就是我们说的前缀索引

  3. 修改单个索引的最大长度

    修改索引限制长度需要在my.ini配置文件中添加以下内容,并重启:
    #修改单列索引字节长度为767的限制,单列索引的长度变为3072
    innodb_large_prefix=1
    但是开启该参数后还需要开启表的动态存储或压缩:
    系统变量innodb_file_format为Barracuda
    ROW_FORMAT为DYNAMIC或COMPRESSED
    

如何确定前缀索引的长度

上面我们说到可以通过前缀索引来解决索引长度超出限制的问题,但是我们改如何确定索引字段取多长的前缀才合适呢?

这里我们可以通过计算选择性来确定前缀索引的选择性,计算方法如下

全列选择性:

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name;

某一长度前缀的选择性:

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column_name, prefix_length)) / COUNT(*) FROM table_name;

当前缀的选择性越接近全列选择性的时候,索引效果越好。

前缀索引的优缺点

  • 占用空间小且快
  • 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY
  • 无法使用前缀索引做覆盖扫描
  • 有可能增加扫描行数

比如身份证加索引,可以加哈希索引或者倒序存储后加前缀索引。

再谈联合索引的创建

当我们不确定在一张表上建立的联合索引应该以哪个字段作为第一列时,上面的创建规则同样适用。

下面这个例子就是在建立customer_id,staff_id的联合索引时进行判断,最终选择(customer_id,staff_id)这样的组合。

# staff_id_selectivity: 0.0001
# customer_id_selectivity: 0.0373
# COUNT(*): 16049 
# 通过结果发现,customer_id 的选择性更高,所以应该选择 customer_id 作为联合索引的第一列
SELECT 
 COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) as staff_id_selectivity,
 COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) as customer_id_selectivity,
 COUNT(*)
FROM payment

所以说

当索引选择性越接近全列选择性的时候,索引效果越好。

也就是用此字段创建索引时,它在这个表的数据里区分度更加明显。

参考

Mysql前缀索引长度确定方法 - 简书

mysql索引长度的一些限制 - yuyue2014 - 博客园

MySQL的类型与数据长度 - 掘金


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<think>嗯,用户想了解如何选择数据库前缀索引的字段长度来优化性能。这个问题涉及到数据库索引优化的核心技巧,需要仔细分析。 用户可能正在设计数据库表结构,遇到了长文本字段需要索引的情况。ta提到"字段长度最佳选取方式",说明已经意识到前缀索引能节省空间,但不确定具体如何权衡长度选择。从问题表述看,用户对数据库索引应该有基础了解,但需要实操指导。 让我回忆下前缀索引的关键点:本质是用字段开头部分字符建立索引,在查询性能和存储成本间找平衡。太短会导致区分度不足,太长又失去优化意义。用户真正想知道的是那个"恰到好处"的截断点怎么找。 参考材料里提到几个重要线索:引用[4]明确指出要通过计算不重复值占比来找最短长度;引用[2]提到类似Oracle的left函数效果;引用[3]则展示了索引长度如何影响查询效率。这些都需要整合进回答。 具体操作上,应该分三步走:先说明核心指标是字段前缀的区分度(不重复比例),再给出分步计算方法,最后强调实际测试的必要性。特别要注意提醒用户长度选择不是一劳永逸的——数据分布变化时需要重新评估。 用户可能没意识到的问题:前缀索引无法用于排序操作,且过短时可能反而增加IO次数(因为要回表过滤更多行)。这些陷阱得在回答里预警。另外材料里没提但很重要的点:像身份证这类前缀重复高的数据,可能需要取后几位,这个特例也得补充。 最后用具体示例演示计算过程会更有说服力。比如用用户表的名字字段,假设数据量10万行,展示如何从len=5开始测试直到找到len=7时区分度达标。数字要真实,可以虚构但需合理。</think>要优化数据库前缀索引的性能,关键在于**平衡索引长度与区分度**。以下是具体步骤和原则: --- ### **一、核心原则:选择最短且具备足够区分度的长度** 1. **区分度要求** 前缀索引的**不重复值比例(Cardinality)应接近完整字段的区分度**,理想情况下不低于 95%。计算公式: $$ \text{区分度} = \frac{\text{COUNT(DISTINCT LEFT(column, length))}}{\text{COUNT(*)}} $$ 当区分度 ≥ 0.95 时,索引效率接近完整字段索引 [^4]。 2. **空间与性能平衡** 索引长度每增加 1 字节,存储和查询成本都会上升。需找到**满足区分度的最小长度** [^1]。 --- ### **二、操作步骤** #### 步骤 1:计算不同前缀长度的区分度 ```sql -- 示例:测试 user_name 字段的前缀长度 SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(user_name, 3)) / COUNT(*) AS len3_ratio, COUNT(DISTINCT LEFT(user_name, 5)) / COUNT(*) AS len5_ratio, COUNT(DISTINCT LEFT(user_name, 7)) / COUNT(*) AS len7_ratio FROM users; ``` **目标**:选择**首个达到 ≥0.95 区分度的最小长度** [^4]。 #### 步骤 2:验证实际查询效率 ```sql -- 创建前缀索引(假设选择长度 5) CREATE INDEX idx_name_prefix ON users (user_name(5)); -- 检查查询是否走索引 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE user_name LIKE 'john%'; ``` **关注结果**: - `key: idx_name_prefix`(索引生效) - `rows: 扫描行数`(值越小越好)[^3] #### 步骤 3:持续监控数据分布变化 - **数据更新后重复测试区分度**,避免因数据增长导致前缀冲突增加。 --- ### **三、特殊场景处理** | 场景 | 优化方案 | |---------------------|---------------------------------| | 前缀重复率高(如手机号) | 改用**倒序存储+前缀索引**:<br>`CREATE INDEX idx_phone ON users (REVERSE(phone)(4));` | | 超长文本(>1000字符) | 联合业务逻辑截取关键部分(如标题前20字) | | 区分度始终不足 | 放弃前缀索引,改用**哈希索引**或**全文索引** | --- ### **四、注意事项** 1. **前缀索引的局限性** - ❌ 无法用于 `ORDER BY`、`GROUP BY` 或覆盖索引查询。 - ❌ `LIKE '%suffix'` 反向模糊查询无效 [^2]。 2. **长度与性能的关系** ```mermaid graph LR A[索引长度] --> B{存储空间} A --> C{IO次数} A --> D{区分度} B --> E[性能影响] C --> E D --> E ``` 3. **避免过度优化** 单表索引数不超过 5 个,避免写操作性能下降 [^1]。 --- ### **示例:用户名字段优化** 假设 `user_name` 字段数据: - 总行数:10,000 - 不同长度区分度: - `len=5`: 9,200 (92%) - `len=6`: 9,700 (97%) → **达标** - `len=7`: 9,800 (98%) - **结论**:选择长度 **6** 的索引,比完整字段索引节省 **40%** 空间。 --- **相关问题** 1. 如何监控前缀索引的区分度随时间变化? 2. 倒序存储索引的实现原理是什么? 3. 什么场景下前缀索引可能比哈希索引更优? [^1]: 索引需要平衡读写性能,避免过度使用 [^2]: 前缀索引通过截取字段前N位优化存储 [^3]: 索引长度直接影响查询效率 [^4]: 最短且区分度≥95%的长度是最佳选择
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